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Enregistrement W2789904168 · doi:10.2196/games.8428

Virtual Travel Training for Autism Spectrum Disorder: Proof-of-Concept Interventional Study

2018· article· en· W2789904168 sur OpenAlexvenueno aff
Marco Simões, Miguel Bernardes, Fernando J. Barros, Miguel Castelo‐Branco

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutism spectrum disorderContext (archaeology)Session (web analytics)Applied psychologyPsychologyAutismAnxietyProcess (computing)Adaptation (eye)Computer scienceSet (abstract data type)Human–computer interactionDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Autism Spectrum Disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder characterized by impairments in social interaction and repetitive patterns of behavior, which can lead to deficits in adaptive behavior. In this study, a serious game was developed to train individuals with ASD for an important type of outdoor activity, which is the use of buses as a means of transportation. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a serious game that defines a "safe environment" where the players became familiar with the process of taking a bus and to validate if it could be used effectively to teach bus-taking routines and adaptive procedures to individuals with ASD. METHODS: In the game, players were placed in a three-dimensional city and were submitted to a set of tasks that involved taking buses to reach specific destinations. Participants with ASD (n=10) underwent between 1 to 3 training sessions. Participants with typical development (n=10) were also included in this study for comparison purposes and received 1 control session. RESULTS: We found a statistically significant increase in the measures of knowledge of the process of riding a bus, a reduction in the electrodermal activity (a metric of anxiety) measured inside the bus environments, and a high success rate of their application within the game (93.8%). CONCLUSIONS: The developed game proved to be potentially useful in the context of emerging immersive virtual reality technologies, of which use in therapies and serious games is still in its infancy. Our findings suggest that serious games, using these technologies, can be used effectively in helping people with ASD become more independent in outdoor activities, specifically regarding the use of buses for transportation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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